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Title: Validação dos dados de reanálise e aplicação no estudo da estrutura da atmosfera sobre o Estado da Paraíba: estudo de casos.
Other Titles: Validation of reanalysis data and application in the study of the structure of the atmosphere in the State of Paraíba: case study.
???metadata.dc.creator???: COSTA, Milla Nóbrega de Menezes.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GOMES FILHO, Manoel Francisco.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: SHAPIRO, Alan M.
???metadata.dc.contributor.referee1???: CAVALCANTI, Enilson Palmeira.
???metadata.dc.contributor.referee2???: BRITO, José Ivaldo Barbosa de.
???metadata.dc.contributor.referee3???: SOUZA, Werônica Meira de.
???metadata.dc.contributor.referee4???: BECKER, Carmem Terezinha.
Keywords: Precipitação;Dados da Reanálise;Ondeletas;Estrutura da Atmosfera (SHARPpy);Acoplamento;Topografia;Precipitation;Reanalysis Data;Wavelets;Structure of the Atmosphere (SHARPpy);Coupling;Topography
Issue Date: 20-Apr-2018
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: COSTA, M. N. de M. Validação dos dados de reanálise e aplicação no estudo da estrutura da atmosfera sobre o Estado da Paraíba: estudo de casos. 2018. 164 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) - Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2018.
???metadata.dc.description.resumo???: Fatores ambientais contribuem para a instabilidade atmosférica em qualquer parte do globo terrestre. É extremamente importante compreendê-los, pois estes fatores são vitais para elaborar previsões climatológicas concisas. O estado da Paraíba tem sido muito estudado cientificamente devido às irregularidades pluviométricas, entretanto ainda há poucos estudos relacionados ao fato de como os sistemas meteorológicos atuam diretamente na estrutura vertical da atmosfera deste estado, e consequentemente prejudicam a previsão climatológica. Este trabalho objetivou caracterizar a estrutura da atmosfera deste estado para ampliar o conhecimento cientifico relacionado a isto que é escasso e de forma inovadora utilizando dados da reanálise aplicados no programa computacional em linguagem Python. Foram selecionadas cidades em diferentes mesorregiões do estado, como Alhandra (litoral), Areia (brejo), Campina Grande (agreste), Taperoá (cariri) e Catolé do Rocha (sertão). Neste estudo foram utilizados dados observacionais de precipitação mensal entre 1980 e 2016 e diárias do ano de 2016, obtidos da Agência Executiva de Gestão das Águas do Estado da Paraíba (AESA), dados da reanálise ERA INTERIM resolução 0.125° X 0.125 obtidos no sistema do European Center for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF), imagens do satélite GOES 13 provenientes do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais em parceria com o Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC/INPE), e linhas de correntes (componentes do vento u e v, nos niveis de pressão: 1000, 850, 700, 500, 200mb) que foram plotadas. Foi aplicada a metodologia da Análise de Ondeletas com dados mensais, e com dados diários, equações de verificação da estrutura da atmosfera, índices de instabilidade, e o programa SHARPpy (Skew-T and Hodograph Analysis Research Program – Python) utilizando dados da reanálise como dados de entrada no programa. Este programa foi utilizado como teste neste trabalho. Os resultados mostraram, na Análise de Ondeletas, que entre 1980 a 2016 o ciclo anual apresentou confiança de 95% com relação à precipitação versus o tempo. Entretanto as escalas menores, 0.25 (intrasazonal, 1 a 2 meses), maior que 0.25 (sazonal, 3 meses), 0.50 (semi-anual, 6 meses) também mostraram relevância, indicando que a maior precipitação se concentra nestas escalas. Os histogramas revelaram que os dados médios observados e dados da reanálise conseguem captar informações equivalentes, validando assim, utilização dos dados da reanálise de superfície e ar superior. Entretanto, vale salientar que a reanálise não foi capaz de detectar precipitação intensa diária. Na análise dos aspectos meteorológicos, cada dia específico que foi selecionado mostrou influência de diversos sistemas meteorológicos como Alta Subtropical, Alta da Bolívia, Alta dos Açores, ZCIT, VCAN, sistema convectivo, entre outros. O programa SHARPpy, foi utilizado como teste para analisar a configuração da estrutura da atmosfera para cada uma das cidades e dias escolhidos no trabalho, possibilitou a identificação de sistemas meteorológicos que estavam atuando e influenciando a atmosfera nas grande, meso e micro escalas sob condições de ocorrência de precipitação ou não. Assim, mostrou coerência em seus resultados, no sentido de que o perfil da atmosfera era representativo das condições de tempo. Logo, foi detectado interação entre sistemas atuantes, indicando acoplagem entre estes. E a orografia mostrou-se de grande importância e impacto no perfil vertical da atmosfera local.
Abstract: Environmental factors contribute to atmospheric instability in any part of the globe. It is extremely important to understand them, as these factors are vital to concise weather forecasting. The state of Paraíba has been studied scientifically due to its rainfall irregularities; however, there are still few studies on how meteorological systems act on the vertical structure of the atmosphere of this region, and their consequently harming effects on climatological forecasts. This work aims to characterize the structure of the atmosphere of Paraiba in order to expand the scarce scientific knowledge on it by using data from the reanalysis applied to the computational program in the language Python. Cities were selected in different mesoregions of the state, such as Alhandra (coastal), Areia (brejo - wetlands), Campina Grande (agreste - semi moist), Taperoá (Cariri - dry) and Catolé do Rocha (Sertão - backlands). For the present study, monthly observational data on precipitation were used between 1980 - 2016 and 2016; whereas daily data were provided by the Executive Agency for Water Management of the State of Paraíba (AESA), and ERA INTERIM reanalysis data, resolution 0.125 ° X 0.125, which were obtained from the European Center for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF), as well as from GOES 13 satellite images provided by the National Institute for Space Research in partnership with the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC/INPE) and streamlines (wind components u and v at the pressure levels: 1000, 850, 700, 500, 200mb) that were plotted. The Wavelet Analysis methodology with its monthly data was applied in addition to daily data, atmospheric structure verification equations, instability indices, and the SHARPpy program (Skew-T and Hodograph Analysis Research Program - Python) using data from the reanalysis as the program data. This program was used as a test for the present work. The results showed that, between 1980 and 2016, the annual cycle revealed a 95% assurance in relation to precipitation versus time. However, the smaller scales, 0.25 (intrasazonal, 1 to 2 months), greater than 0.25 (seasonal, 3 months), 0.50 (semi-annual, 6 months) have also been most relevant, indicating that higher precipitation is concentrated on these scales. The histograms reveal that the observed mean data and reanalysis data can capture equivalent information, thus validating the use of surface and upper air reanalysis data in the present study. However, it is worth noting that the reanalysis was not able to detect intense daily precipitation. The analysis on the meteorological aspects on each specific day that was selected revealed the influence of several meteorological systems such as High Subtropical, High of Bolivia, High of the Azores, ITCZ, VCAN, convective system, among others. And the SHARPpy program that was used as a test to analyze the configuration of the atmosphere structure for the cities on the selected days in the work, allowed the identification of meteorological systems that were acting and influencing the atmosphere at great, meso and micro scales under conditions of precipitation or not. Thus, it has displayed coherence as to its results, in the sense that the profile of the atmosphere was representative of the weather conditions. Therefore, interaction between active systems was detected, indicating coupling between them. And the orography was found to be of greater importance and impactful considering the vertical profile of the local atmosphere.
Keywords: Precipitação
Dados da Reanálise
Ondeletas
Estrutura da Atmosfera (SHARPpy)
Acoplamento
Topografia
Precipitation
Reanalysis Data
Wavelets
Structure of the Atmosphere (SHARPpy)
Coupling
Topography
???metadata.dc.subject.cnpq???: Meteorologia
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19351
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